Volume 7 Nomor 3, Tahun 2024 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## EVALUASI KINERJA DATABASE RELASIONAL DAN LAYANAN CLOUD STORAGE UNTUK TRANSMISI DATA MEDIA DALAM JARINGAN

## EVALUATION OF RELATIONAL DATABASES AND CLOUD STORAGE PERFORMANCE FOR MEDIA DATA TRANSMISSION IN NETWORKS
Andhi Saputro 1* , Sahrul Ramadhan 2 , Rendinis 3 , Oktifar Tri Bandono 4 , Ahmad Muhammad 5 , Toyyibah T 6 1,2,3,4,5,6 Universitas Pamulang, Tangerang Selatan, Banten
1 hello.andhisaputro@gmail.com, 2 sahrul.rin@gmail.com, 3 rendinis.geof41@gmail.com,
4 abunafisah0711@gmail.com, 5 achmadmr@gmail.com, 6 dosen01116@unpam.ac.id

## ABSTRACT
Media  data  transmission  is becoming increasingly important  with the growth  of large and diverse  multimedia content. Relational databases, like MySQL, and cloud storage services, like Amazon S3, are two major choices for  storage  and  media  data  transmission.  This  study  proposes  a  methodology  to  compare  the  performance  of both  systems  based  on  transmission  speed,  reliability,  scalability,  security,  cost,  and  ease  of  integration  with existing network infrastructure. The methodology includes the collection of  empirical data from test  scenarios designed  to  simulate  real  conditions  in  the  use  of  multimedia  applications.  The  study  aims  to  evaluate  and compare  the  performance  of  relational  databases  and  cloud  storage  services  in  the  context  of  media  data transmission on network systems. The research results are expected to provide useful guidance for developers and  network  administrators  in  choosing  the  optimal  data  storage  solution  for  their  media  applications. Moreover, the research is expected to contribute to academic literature in the field of computer networking and data  management  by  providing  a  deeper  understanding  of  performance  comparisons  between  relational databases and cloud storage services.
Keywords: Media, Transmission, File, Database, Cloud Storage

## ABSTRAK
Transmisi data media menjadi semakin penting dengan adanya pertumbuhan konten multimedia yang besar dan beragam. Database  relasional ,  seperti  MySQL,  dan  layanan cloud  storage ,  seperti  Amazon  S3,  adalah  dua pilihan  utama  untuk  penyimpanan  dan  transmisi  data  media.  Studi  ini  mengusulkan  metodologi  untuk membandingkan  kinerja  kedua  sistem  berdasarkan  kecepatan  transmisi,  reliabilitas,  skalabilitas,  keamanan, biaya, dan kemudahan integrasi dengan infrastruktur jaringan yang ada. Metodologi ini mencakup pengumpulan data  empiris  dari  skenario  pengujian  yang  dirancang  untuk  mensimulasikan  kondisi  nyata  dalam  penggunaan aplikasi  multimedia.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi  dan  membandingkan  kinerja  database relasional dan layanan cloud storage dalam konteks transmisi data media pada sistem jaringan. Hasil penelitian diharapkan  dapat  memberikan  panduan  yang  bermanfaat  bagi  pengembang  dan  administrator  jaringan  dalam memilih  solusi  penyimpanan  data  yang  optimal  untuk  aplikasi  media  mereka.  Selain  itu,  penelitian  ini diharapkan dapat memberikan kontribusi pada literatur akademik di bidang jaringan komputer dan manajemen data  dengan  menyediakan  pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang  perbandingan  kinerja  antara database relasional dan layanan cloud storage .
Kata Kunci : Media, Transmisi , File,Database, Cloud Storage

## PENDAHULUAN
Di era digital saat ini, jumlah konten multimedia  yang  dikirimkan  melalui jaringan  terus  meningkat,  mendorong perlunya solusi penyimpanan dan transmisi  data  yang  efektif  dan  efisien. MySQL, sebagai representasi dari database relasional,  menyimpan  data  media  dalam format  BLOB  base64.  Sementara  itu, Amazon  S3,  sebagai  representasi  dari
layanan cloud storage , menawarkan penyimpanan  terdistribusi  dengan  akses cepat dan skalabilitas tinggi.
Studi  ini  mengusulkan  metodologi untuk  membandingkan  kinerja  kedua sistem  berdasarkan  kecepatan  transmisi, reliabilitas,  skalabilitas,  keamanan,  biaya, dan kemudahan integrasi dengan infrastruktur jaringan yang ada. Metodologi  ini  mencakup  pengumpulan
data  empiris  dari  skenario  pengujian  yang dirancang  untuk  mensimulasikan  kondisi nyata dalam penggunaan aplikasi multimedia.
Penelitian ini
menggunakan pendekatan eksperimental
untuk mengevaluasi dan membandingkan kinerja dua  sistem  penyimpanan  data: database
relasional (direpresentasikan oleh MySQL)[8]  dan  layanan cloud  storage (direpresentasikan  oleh  Amazon  S3)[5], dalam  konteks  transmisi  data  media  pada sistem jaringan. Data media, seperti video, audio,  dan  gambar,  memiliki  ukuran  yang besar  dan  memerlukan  bandwidth  yang signifikan untuk transmisi. Tanpa transmisi  yang  efisien,  jaringan  bisa mengalami  kemacetan,  latensi  tinggi,  dan kualitas  layanan  yang  buruk,  yang  pada gilirannya mempengaruhi pengalaman pengguna secara negatif.
Hasil  penelitian  diharapkan  dapat memberikan  panduan  yang  berguna  bagi pengembang  dan  administrator  jaringan dalam  memilih  solusi  penyimpanan  data yang optimal untuk aplikasi media mereka. Selain  itu,  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  kontribusi  pada  literatur akademik di bidang jaringan komputer dan manajemen  data  dengan  menyediakan pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang perbandingan  kinerja  antara  database relasional dan layanan cloud storage .

## TINJAUAN PUSTAKA
Database Relasional MySQL:
MySQL  adalah  sistem  manajemen basis  data  relasional  (RDBMS)  yang populer,  digunakan  secara  luas  untuk berbagai  aplikasi  web  dan  enterprise. Zhang  dan  Wang  (2013)  menjelaskan bahwa MySQL menawarkan berbagai fitur seperti  transaksi,  indeks,  dan  dukungan SQL  yang  membuatnya  ideal  untuk aplikasi  yang  memerlukan  konsistensi  dan integritas data.

## Layanan Cloud Storage Amazon S3:
Amazon  S3  adalah  layanan cloud storage yang  menyediakan  penyimpanan
terdistribusi  dengan  akses  cepat  dan skalabilitas  tinggi.  Persico  et  al.  (2016) mengevaluasi  kinerja  Amazon  S3  dan menemukan  bahwa  layanan  ini  sangat efektif dalam menangani beban kerja yang tinggi  serta  menawarkan  reliabilitas  dan ketersediaan yang tinggi.

## Quality of Service (QoS):
QoS  adalah  konsep  penting  dalam manajemen  jaringan  yang  mencakup metrik-metrik  kunci  seperti  throughput, jitter,  delay,  dan  packet  loss.  Menurut beberapa sumber, pengukuran dan analisis metrik QoS membantu dalam mengoptimalkan performa aplikasi dengan memastikan  data  ditransmisikan  secara efisien (Rath et al., 2017).

## Analisis Kritis
Penelitian  sebelumnya  oleh  Zhang dan  Wang  (2013)  serta  Persico  et  al. (2016) memberikan dasar yang kuat untuk memahami  kinerja  MySQL  dan  Amazon S3.  Namun,  ada  keterbatasan  dalam  studi- studi  tersebut,  terutama  dalam  konteks aplikasi  multimedia  yang  memerlukan evaluasi  khusus  terhadap  transmisi  data media.  Rath  et  al.  (2017)  memberikan wawasan  tentang  pentingnya  QoS  dalam transmisi  data,  tetapi  studi  mereka  tidak secara  khusus  membandingkan  MySQL dan Amazon S3.
METODE A. Desain Penelitian Penelitian ini menggunakan
pendekatan eksperimental untuk mengevaluasi dan membandingkan kinerja MySQL, sebagai representasi dari database relasional,  dengan  Amazon  S3,  sebagai representasi  dari  layanan cloud  storage , dalam  konteks  transmisi  data  media  pada sistem  jaringan.  Desain  ini  mencakup pengaturan  eksperimen  yang  sistematis untuk mengevaluasi berbagai aspek kinerja kedua sistem penyimpanan data.
B. Alat dan Teknik Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan pendekatan
eksperimental untuk mengevaluasi dan membandingkan kinerja MySQL  dengan  Amazon  S3  dalam konteks  transmisi  data  media  pada  sistem jaringan.  Desain  ini  mencakup  pengaturan eksperimen yang sistematis untuk mengevaluasi  berbagai  aspek  kinerja kedua sistem penyimpanan data.

## 1. Laravel 11
Laravel  Menyediakan  fitur  unit testing  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan  pengujian  otomatis  terhadap interaksi  antara  aplikasi  dan  layanan penyimpanan seperti MySQL dan Amazon S3.  Dengan  menggunakan  fitur  ini,  kami dapat  mengukur  kinerja  transmisi  data media  tanpa  memerlukan  alat  analisis jaringan  eksternal  seperti Wireshark . Unit testing di  Laravel  memungkinkan  kami untuk membuat skrip yang mengotomatisasi proses upload dan download ,  serta  mengumpulkan  metrik kinerja  seperti throughput,  delay,  jitter, dan packet  loss .  Fitur  ini  memberikan fleksibilitas  tinggi  dalam  mengkonfigurasi dan menjalankan berbagai skenario pengujian, yang mencakup berbagai ukuran  dan  jenis  file  media.  Selain  itu, Laravel  11  menyediakan  alat  yang terintegrasi  langsung  dengan  aplikasi, memungkinkan evaluasi yang lebih kohesif  dan  relevan  terhadap  performa sistem  penyimpanan  data  dalam  konteks penggunaan aplikasi sebenarnya.
Penggunaan  Laravel  untuk  pengujian  ini juga menyederhanakan proses pengumpulan  data  dan  analisis,  serta memastikan bahwa pengujian dapat diulang  dengan  mudah  untuk  validasi hasil.  Dengan  pendekatan  ini,  kami  dapat memastikan bahwa hasil pengujian mencerminkan  kondisi  operasional  yang realistis, memberikan wawasan  yang lebih akurat  mengenai  efisiensi  dan  keandalan MySQL  dan  Amazon  S3  dalam  skenario nyata.
2. Quality Of Service (QoS)
Quality  of  Service adalah  konsep yang  penting  dalam  manajemen  jaringan untuk  memastikan  kinerja  dan  keandalan aplikasi  web.  Dalam  konteks  aplikasi Laravel  11,  QoS  mencakup  metrik-metrik kunci seperti throughput, jitter, delay, dan packet  loss .  Mengukur  dan  menganalisis metrik-metrik  ini  membantu  pengembang mengoptimalkan  performa  aplikasi  [1], dengan  memastikan  data  ditransmisikan secara  efisien  antara  server  Laravel  dan layanan eksternal seperti database MySQL dan penyimpanan cloud Amazon S3.
Throughput mengukur  kecepatan transfer  data  efektif  dalam bit  per  second (bps),  memberikan  gambaran  tentang seberapa  cepat  data  dapat  diunggah  atau diunduh  dari  layanan  penyimpanan. Jitter mengukur variasi dalam waktu pengiriman paket  data,  yang  dapat  mempengaruhi stabilitas  dan  kualitas  transmisi  data, terutama  penting  untuk  aplikasi  yang sensitif  terhadap  waktu  seperti  streaming video  atau  audio. Delay mengukur keterlambatan  dalam  pengiriman  dan penerimaan  data,  yang  penting  untuk memastikan  responsivitas  aplikasi. Packet loss mengukur  jumlah  paket  data  yang hilang  selama  transmisi,  yang  dapat mengindikasikan  masalah  jaringan  atau kinerja layanan penyimpanan.
Dengan  menggunakan  fitur  bawaan Laravel  untuk  pemantauan  dan logging , pengembang dapat secara otomatis mengumpulkan  dan  menganalisis  metrik QoS ini. Unit testing di Laravel memungkinkan  pembuatan  skrip  yang mengotomatisasi proses upload dan download ,  serta  mengumpulkan  data kinerja.  Penggunaan  Laravel  11  untuk pengujian  ini  memberikan  pendekatan yang terintegrasi langsung dengan aplikasi, memungkinkan evaluasi yang lebih kohesif  dan  relevan  terhadap  performa sistem  penyimpanan  data  dalam  konteks penggunaan aplikasi sebenarnya.
Pengembang dapat mengidentifikasi potensi bottleneck dalam  jaringan  atau dalam  interaksi  dengan  layanan  eksternal,
dan melakukan penyesuaian yang diperlukan untuk meningkatkan kinerja.
Pengujian
ini tidak hanya
memberikan  wawasan  tentang  efisiensi transmisi  data  tetapi  juga  memastikan bahwa  aplikasi  dapat  menangani  berbagai skenario beban kerja dan kondisi jaringan. Dengan  demikian,  penggunaan  fitur unit testing di  Laravel  untuk  mengukur  QoS tidak  hanya  menyederhanakan  proses pengumpulan data dan analisis, tetapi juga memastikan bahwa aplikasi dapat
dioptimalkan
secara berkelanjutan, memberikan  pengalaman  pengguna  yang lebih  baik.  Pengujian  ini  penting  untuk memastikan bahwa aplikasi dapat memberikan  kinerja  yang  konsisten  dan handal,  bahkan  di  bawah  kondisi  jaringan yang menantang.
Tabel 1. Kategori Penilaian No Kategori Keterangan 1 Throughput
Kecepatan ( rate ) transfer data efektif,yang diukur dalam  bps    ( bit    per second ) 2 Jitter Variasi    waktu    dari sinyal  periodik  dalam elektronik dan telekomunikasi 3 Delay Keterlambatan dan pengiriman dan penerima dalam waktu transmisi  data.  Satuan pengukur  dari delay adalah sekon atau detik 4 Packet Loss Jumlah  paket  hilang yang terjadi saat pengiriman paket

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada  gambar  1  menunjukan  6 (enam)  proses  tahapan  penelitian.  Dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Instalasi Web  Server :  Tahapan  ini merupakan penyiapan lingkungan pengujian  yang  akan  menggunakan LEMP  (Linux,  Nginx,  MySQL,  PHP) sebagai  topologinya.  LAMP  dipilih karena telah terbukti sebagai lingkungan  yang  handal  dan  sering digunakan dalam pengembangan web.
2. Konfigurasi  Amazon  S3:  Tahapan  ini merupakan  langkah  penting  dalam penyiapan lingkungan pengujian. Amazon  S3  ( Simple  Storage  Service ) adalah  layanan  penyimpanan cloud yang disediakan oleh Amazon Inc.
3. Instalasi  dan  Konfigurasi  Aplikasi  sisi Klien:  Aplikasi  sederhana  laravel  akan dijadikan  sebagai Client yang  akan secara  otomatis  menjalankan upload dan download file pada media pengujian.
4. Simulasi  dengan  Laravel:  Pengujian akan  dilakukan  pada  sisi  klien,  dimana aplikasi  laravel  akan  melakukan  aksi upload dan download pada kedua media pengujian. Aplikasi laravel akan mencatat dan mengumpulkan data pada aktifitas mesin dan data yang didapatkan akan digunakan pada proses penilaian dan pengambilan kesimpulan.
5. Pengambilan  Kesimpulan:  Data  yang didapat  dari  proses  Simulasi  akan diolah  dengan  metode Quality  Of Service (QoS).  Hasil  dari  perhitungan
tersebut dapat digunakan untuk menyimpulkan  media  apa  yang  terbaik untuk menyimpan media.

## Gambar 2. Topologi Lingkungan Pengujian
Pada  gambar  2  memperlihatkan topologi yang kami gunakan pada lingkungan  pengujian,  dimana Web  server Ubuntu  20.04.4  dijadikan  sebagai  layanan yang menjalankan aplikasi klien sederhana dengan  menggunakan  Laravel.  Aplikasi secara paralel terus melakukan pemantauan  pada  transmisi  media.  dan unit  testing pada  Laravel  melakukan simulasi upload dan download dengan alur yang sama pada kedua media pengujian.
Gambar 3. Spesifikasi Virtual Machine
Pada gambar
3 menampilkan
spesifikasi virtual  machine yang  kami gunakan  untuk  melakukan  pengujian. Virtual  machine ini  akan  kami install LEMP untuk dijadikan sebagai lingkungan pengujian yang terkontrol.

## 1. Tahap satu Instalasi web server
Kami  menggunakan  operasi  sistem berbasis  linux  yaitu  Ubuntu  20.  Tahap pertama  pada  persiapan  kali  ini  adalah melakukan  instalasi web  server ,  kami menggunakan  Linux,  Nginx  (Engine-X),
MySQL/MariaDB, dan PHP untuk mendukung proses pengujian.
Gambar 4. Install Nginx
Pada gambar 4 lakukan penginstalan Nginx  dengan  perintah sudo  apt  install nginx.
Gambar 5. Install MysqlClient
Pada gambar 5 lakukan penginstalan Mysql  Client dengan  perintah sudo  apt install  php8.1  php8.1-fpm Karena  kami menggunakan  RDS  Database  dari  AWS, maka  kami  tidak  memerlukan  MYSQL server pada  lingkungan  ini.  Mysql Client kami  butuhkan  untuk  berinteraksi  dengan Aws RDS.

## Gambar 6. Install Php 8.3
Pada gambar 6 lakukan penginstalan PHP 8.3 dengan melakukan perintah sudo apt install php8.3 php8.3-fpm.

## 2. Tahap dua Konfigurasi Amazon S3
Gambar 7. Menyiapkan Bucket Pada Amazon S3
Pada  gambar  7,  untuk  melakukan pengujian  pada Cloud  storage kami  perlu membuat Bucket baru  pada  Amazone  S3 yang akan kami gunakan untuk melakukan test upload dan download file gambar.
Gambar 8. Menyiapkan Sample File
Pada  gambar  8,  kami  menyediakan file gambar  pada  Amazon  S3  dengan berbagai ukuran berjumlah 195 Files yang akan  kami  gunakan  untuk  simulasi download .  Sebanyak  195 Files yang identik  kami  simpan  juga  pada  aplikasi Laravel untuk melakukan simulasi upload .
3. Instalasi dan konfigurasi  Aplikasi Laravel 11 Gambar 9. Menyiapkan Kode Untuk Test
Pada gambar 9, kami sudah menyiapkan aplikasi dengan laravel 11 dan repository aplikasi telah kami upload pada github yang  dapat  diakses  melalui  tautan berikut:
Gambar 10. Konfigurasi Aplikasi Laravel Pada gambar 10, Clone aplikasi yang ada di Github ke lingkungan pengujian dan lakukan konfigurasi pada aplikasi. Konfigurasi Database dan  konfigurasi akun Amazon S3.

## 4. Simulasi Dengan Laravel
Pengumpulan data dilakukan dengan membuat  simulasi uploa d  dan download . Agar fungsi berjalan secara otomatis, kami menggunakan  fitur unit  testing pada laravel.  Kami  membuat  4 unit  testing dengan detail sebagai berikut:
Tabel 2. Unit Test Pengumpulan Data No Simulasi Keterangan 1 Amazon S3 Download Simulasi yang digunakan untuk melakukan download dari  Amazone  S3  ke local mesin
2 Amazon S3 Upload Simulasi yang digunakan untuk melakukan upload dari local mesin  ke Amazon S3 3 Mysql Download Simulasi yang digunakan untuk melakukan download dari Column di Mysql Database ke local mesin 4 Mysql Upload Simulasi yang digunakan untuk melakukan upload dari local mesin  ke Mysql Database

## Gambar 11. Pengujian Pertama
Pada  gambar  11  pengujian  pertama yaitu dengan melakukan simulasi download dari Amazon S3 ke local mesin dengan  menjalankan unit  test yang  ada  di file DownloadMediaTransmisiAWSS3.php .
Jika  seluruh  file  berhasil  di download , unit testing akan  menampilkan  hasil  QoS  dan akan  menaruh  hasilnya  pada  file  log dengan  nama qos.log di storage aplikasi laravel.
Gambar 12. Seluruh File Berhasil Ter download
Pada  gambar  12  harus  memastikan jumlah fil e seluruhnya berhasil
ter download dari pengujian 1.

## Gambar 13. Sample Data Percobaan 2
Pada  gambar  13,  kami  menyiapkan 194 row data pada tabel
download_test_media_files yang  berisi column file_blob bertipe data longblob dan
memiliki file gambar  dengan  ukuran  yang berbeda-beda, seluruh file yang digunakan identik  dengan file yang  digunakan  untuk pengujian 1.

## Gambar 14. Jalankan Pengujian Kedua
Pada  gambar  14,  lakukan  pengujian kedua  dengan unit  testing pada file DownloadMediaTransmisiDatabase.php . Setelah seluruh file yang berada pada tabel download_test_media_files ter download pada  mesin  maka  fungsi  pada unit  test akan menampilkan hasil QoS.
Gambar 15. Jumlah File Yang Ter download r2
Pada  gambar  15,  kami  memastikan bahwa jumlah file yang di download sesuai dengan jumlah data pada tabel download_test_media_files .

## Gambar 16. Pengujian Ketiga
Pada  gambar  16,  lakukan  pengujian ketiga, Upload  file dari local mesin  ke Amazon S3.
Gambar 17. Jumlah File Yang Ter Upload
S3
Pada  gambar  17,  kami  memastikan bahwa file yang  ter upload berjumlah  194 files pada folder test-upload-s3.

## Gambar 18. Pengujian Keempat
Pada  gambar  18,  lakukan  pengujian keempat, Upload  file dari local mesin  ke database
dengan tabel upload_test_media_files .
Gambar 19. Jumlah File Ter upload
Database Pada  gambar  19,  kami  memastikan bahwa  data  yang  ter upload berjumlah  194 files pada tabel upload_test_media_files.

## Gambar 20. File QoS Log Pengumpulan Data
Pada  gambar  20,  setelah  seluruh pengujian  selesai  maka  seluruh  hasil  dari proses  pengujian  akan  disimpan  pada file qos.log

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  pengujian Quality of  Service (QoS)  pada  proses upload dan download data  antara  MySQL  dan Amazon  S3,  kami  telah  mengumpulkan dan  menganalisis  metrik-metrik  kinerja penting  seperti throughput,  delay,  jitter , dan packet loss .
Berikut  adalah  kesimpulan  yang kami  dapatkan  dari  hasil  pengujian tersebut:
Tabel 3. Hasil Percobaan Download # Kategori Mysql Amazon S3 1 Throughput (Kbps) 70.225 1.435.063 2 Jitter (second) 0.0501 0.0011 3 Delay (second) 0.0751 0.0011 4 Packet Loss (%) 0 0 5 Download Size (Bytes) 132.269 .960 132.269.960 6 Download Time (second) 14.7149 0.7201 Tabel 4. Hasil Percobaan Upload # Kategori Mysql Amazon S3 1 Throughput (Kbps) 86.938 76.527 2 Jitter (second) 0.0845 0.0274 3 Delay (second) 0.0613 0.0696 4 Packet Loss (%) 0 0
5 Upload Size (Bytes) 132.269.9 60 132.269.960 6 Upload Time (second) 11.8860 13.5031 Pada percobaan ini, kami melakukan evaluasi  kinerja  antara  MySQL  dan
Amazon  S3  dalam  konteks  transmisi  data media  pada  sistem  jaringan.  Evaluasi dilakukan dengan mempertimbangkan beberapa  parameter  kinerja  utama  seperti throughput,  delay,  jitter, dan packet  loss untuk menganalisis efisiensi dan keandalan  kedua platform penyimpanan ini.  Dari  hasil  pengujian  di  atas,  kami dapat menyimpulkan bahwa:
Throughput : MySQL  menunjukkan throughput yang  jauh  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  Amazon  S3  baik  dalam  proses download
maupun upload . Ini menunjukkan bahwa MySQL dapat mentransfer  data  dengan  kecepatan  yang lebih tinggi.
Delay :
Delay rata-rata  untuk  MySQL  juga  lebih rendah  dibandingkan  dengan  Amazon  S3 dalam  kedua  proses.  Ini  berarti  bahwa waktu yang dibutuhkan untuk mentransmisikan  paket  data  lebih  cepat pada MySQL.
Jitter : Jitter pada MySQL sangat rendah dibandingkan  dengan  Amazon  S3  dalam proses download .  Namun jitter pada upload MySQL  lebih  tinggi  daripada  S3. Jitter yang  lebih  rendah  menunjukkan konsistensi dalam waktu pengiriman paket data.
Packet Loss :
Tidak  ada packet  loss yang  tercatat  dalam kedua  pengujian  untuk  kedua  layanan, menunjukkan  bahwa  kedua  layanan  ini sangat andal dalam hal keandalan data

## SIMPULAN
Secara
keseluruhan, MySQL menunjukkan  kinerja  yang  lebih  baik dalam hal throughput dan delay
dibandingkan dengan Amazon S3. Namun, jitter pada upload MySQL  lebih  tinggi, yang menunjukkan bahwa ada variasi yang lebih besar dalam waktu pengiriman paket data.
Kami merekomendasikan untuk mempertimbangkan  kebutuhan  spesifik aplikasi  Anda  dalam  memilih  antara MySQL  dan  Amazon  S3.  Jika  kecepatan transmisi dan konsistensi waktu pengiriman sangat penting, MySQL tampaknya  menjadi  pilihan  yang  lebih baik. Namun, jika skalabilitas dan pengelolaan  data  dalam  skala  besar menjadi  prioritas,  Amazon  S3  masih merupakan  opsi  yang  sangat  baik.  Perlu juga dicatat bahwa pengujian ini dilakukan dengan  dataset  terbatas,  dan  pengujian skala  besar  mungkin  memberikan  hasil yang berbeda.
Untuk hasil yang
optimal, pertimbangkan untuk melakukan pengujian lebih lanjut dengan dataset yang lebih  besar  untuk  mengevaluasi  kinerja dalam  kondisi  yang  lebih  mendekati penggunaan sebenarnya

## DAFTAR PUSTAKA
B.  Zhang,  J.  Wang.  (2013). MySQL:  A Relational  Database  Management System . Journal of Database Systems,  27(4),  245-259.  DOI: 10.1007/s00778-013-0312-9.
Brown, R., & Jones, S. (2018). Laravel: A Comprehensive  PHP  Framework  for Web  Development.  Journal  of  Web Development,  12(2),  112-125.  DOI: 10.1080/1542868X.2018.1435742.
Kulkarni,  A.,  Joshi,  A.,  &  Jadhav,  S. (2018). Comparative Study of Cloud
Storage  Services  -  Amazon  S3, Google Cloud Storage, and Microsoft  Azure  Storage. 2018 International Conference on Current Trends towards Converging Technologies (ICCTCT) . DOI: 10.1109/ICCTCT.2018.8550772.
Laravel. Laravel is a Trademark of Laravel Holdings Inc. Diakses pada tanggal 3 Juni  2024  pukul  14:45  WIB  dari
https://laravel.com/docs/11.x/testing #main-content.
Lin,  J.,  Huang,  S.,  &  Wang,  C.  (2016). Research  on  Storing  Images  in MySQL  Database. 2016  IEEE  2nd
International  Conference  on  Big Data Security on Cloud (BigDataSecurity), IEEE
International  Conference  on  High Performance  and  Smart  Computing (HPSC),  and  IEEE  International Conference  on  Intelligent  Data  and Security (IDS) , 150-153. DOI:10.1109/BigDataSecurity-
HPSC-IDS.2016.39.
Nanda,  A.  (2015).  How  to  store  and retrieve images from MySQL database  using  PHP. International
Journal  of  Innovative  Research  in Computer and Communication Engineering, 3 (7), 6218-6223.
Persico,  V.,  Montieri,  A.,  &  Pescapè,  A.
(2016). On the Network
Performance  of  Amazon  S3  Cloud-
Storage  Service. 2016  5th  IEEE International  Conference  on  Cloud Networking (Cloudnet) . DOI: 10.1109/CloudNet.2016.16.
Persico,  V.,  Montieri,  A.,  &  Pescapè,  A.
(2016).
On the Network Performance  of  Amazon  S3  Cloud-
Storage  Service.  In  2016  5th  IEEE
International  Conference  on  Cloud Networking  (Cloudnet)  (pp.  245- 259).
IEEE. DOI: 10.1109/CloudNet.2016.16.
Rath,  M.,  et  al.  (2017). Quality  of  Service (QoS)  in  Multimedia  Networks. International  Journal  of  Computer Networks  &  Communications,  9(2), 45-60. DOI:
10.5121/ijcnc.2017.9204.
Siva, S., & Adalarasu, K. (2013). Efficient storage  and  retrieval  of  images  in MySQL  database  using  OpenCV.
International  Journal  of  Computer Science  and  Mobile  Computing,
2 (6), 182-191.
Smith, J., & Johnson, A. (2010). MySQL:
A  Relational  Database  Management
System. Journal of Database Management,  21(3),  45-58.  DOI: 10.4018/jdm.2010070103 Valerio Persico, Antonio Montieri, Antonio  Pescapè.  (2016). On  the Network Performance of Amazon S3
Cloud-Storage  Service. 2016  5th
IEEE  International  Conference  on Cloud Networking (Cloudnet), 03-05 October 2016, DOI: 10.1109/CloudNet.2016.16. Yu  L,  Zhou  X,  Ren  S,  Xu  L.  The  design and  implementation  of  web  servers in  LEMP. Journal  of  Network  and
Computer
Applications .
2020;120:102-112. doi:10.1016/j.jnca.2020.102112.